结合地籍数据的高密度城区面向对象遥感分类 

利用高分辨率遥感影像和GIS辅助数据,对高密度城区进行面向对象的土地利用覆被分类研究。使用NAIP高分辨率航空遥感影像,在多尺度影像分割的基础上,针对特定地物选择合适的影像分割参数。采用决策树方法建立高密度城市地区的分类规则,并结合该地区地籍图数据作为辅助数据,逐步进行高密度城市地区地物信息提取。利用辅助数据进行面向对象的遥感分类效果优于单纯依靠遥感影像进行的分类,且有效提取了道路和复杂的房屋等信息,得到了理想的分类结果,其总分类精度从常规面向对象方法的84.08%提高到89.79%。利用辅助数据进行遥感分类提高了高分辨率遥感影像的分类精度,说明了利用辅助数据进行遥感分类方法的有效性。     

联合快舟一号影像纹理信息的城市土地覆盖分类

仅依靠光谱信息无法满足高分辨率遥感分类的应用需求,辅之以纹理特征信息进行分类,可提高影像分类精度。利用KZ\|1卫星影像和Landsat\|8卫星影像数据,基于面向对象的影像分割法和灰度共生矩阵纹理分析法对新疆石河子市局部城区进行了地表覆盖分类实验,将不同空间分辨率的全色影像纹理信息、光谱信息构成多种影像特征组合进行分类比较研究,以选择最佳的分类特征集。结果表明:KZ-1影像能为城市区域的土地覆盖分类提供丰富的纹理信息,面向对象的影像分割可较好地利用高分辨率数据的几何结构信息实现优化的影像分割,从而提高多光谱影像的分类精度,总体分类精度为90.06%,Kappa系数为87.93%,比单纯利用光谱信息分类的总体精度提高了8.02%,Kappa系数提高了9.65%,表明KZ\|1数据可为光谱分类提供丰富的纹理信息,从而提高城市区域的土地覆盖分类精度。     

太湖湖滨敏感区的土地利用遥感分类研究

近年来太湖流域水体污染日趋严重,土地利用是重要的环境变化影响因子,对太湖湖滨敏感区土地利用分类研究具有重要意义。研究基于2010年ALOS多光谱遥感影像,以太湖流域上游的武进港、直湖港流域为研究区,根据研究区实际状况和研究目的,建立太湖流域上游湖滨敏感区的土地利用/土地覆被分类系统,并用于该地区的面向对象遥感分类,研究通过影像的多尺度分割,获得不同层次的影像对象,在不同层次设置对应的分类规则,以充分利用影像中地物的光谱、纹理和不同层对象相互关系等信息,从而提高分类效果。研究表明:在面向对象多尺度影像分割的基础上,基于决策树建立多个分类规则的分类方法,能够有效提取建设用地、道路、水体等几类信息,分类总体精度达到88.00%;同时,该地区主要土地利用类型如耕地、农村居民点和城镇居民点的分类精度也较高,这也表明该分类方法对整个太湖流域以及其他平原河网地区的土地利用相关研究具有一定的实用价值。     

结合面向对象方法的多层次干旱与半干旱区域城镇提取方法

在干旱与半干旱区域戈壁及沙漠等高亮地表与城镇连成一片,两者的光谱特征在中等分辨率遥感数据上非常相似;因此,利用基于像素的分类方法很难将城镇准确提取出来。根据两种地物的样本对NDVI、NDBI的分布特征统计分析得出:基于面向对象的分类方法在提取城镇信息方面有较大优势。以典型的干旱区域—黑河流域张掖市及周边地区作为研究区域,将面向对象的方法应用到具有中等分辨率的Landsat-TM数据上,提出了结合面向对象方法的多层次干旱与半干旱区域城镇提取方法。该方法首先使用分层分类的方法得到城镇和荒漠的混合影像,然后使用面向对象的分类方法精确提取城镇信息,其中分割对象过程中引入样本可分离度量化不同尺度的影像分割效果,实现最优尺度分割。结果表明:其目视效果、总体精度(94.51%)和Kappa系数(0.89),均优于支持向量机(SVM)与基于时间序列的分类方法。     

基于面向对象的高分影像分类研究

遥感技术已经成为实现地表信息提取的主要手段。以高分辨率影像为主要数据源,采用面向对象的多尺度分割算法,根据对象的光谱、形状等特征,实现了面向高分遥感数据的土地利用分类算法。该算法结合了面向地物对象和综合对象特征的分类方法,充分发挥了高分辨率影像进行精细地物分类的优势,得到了高精度的分类结果。通过西双版纳纳板河流域国家级自然保护区实例验证表明:该算法总体精度达到88.58%,Kappa系数达到0.77,精度符合应用要求,能够实现土地利用高精度、快速的分类。     

基于COSMOＧSkyMed和SPOTＧ５的城镇洪水淹没信息快速提取研究

洪水是我国最为频繁的自然灾害之一,如何快速准确地获取洪水淹没范围在救灾减灾工作中具有重要意义.目前,卫星遥感技术已广泛应用于洪水信息提取的研究中.不同的遥感数据源在洪水信息提取中各有利弊,综合研究雷达影像和可见光影像的优缺点,建立了基于多源遥感数据的洪水淹没信息快速提取模型.首先,利用灾中第一时间获取的COSMOＧSkyMed雷达影像,采用面向对象的方法提取出洪灾发生时的水域空间信息;其次,利用灾前SPOTＧ５高分辨率光学影像,采用多光谱影像波段运算和决策树分类的思想提取出常态下的水域空间信息;最后,对灾中雷达影像COSMOＧSkyMed提取的水体和灾前光学影像SPOTＧ５提取的水体进行空间差值运算,得到洪水淹没范围信息,并利用洪水当天拍摄的无人机遥感影像对结果进行精度评价.将该模型应用于２０１３年浙江余姚水灾,监测结果表明:在洪水发生后,能够快速获取淹没范围空间信息,并且提取精度达到９３．７％,为洪灾的防治以及抗洪抢险救灾工作提供强有力的技术支撑和基础数据信息.     

PlantingInformation Extraction of Winter Wheatand Rape based on GF-1 Images

Successive emission of high resolution satellite has created new opportunities for the application of domestic high resolution remote sensing data.In order to explore the feasibility of GF data in the field of small and medium scale crop remote sensing monitoring and to establish a suitable technical system,with Yangzhou as an example,using decision tree model and object oriented classification method to research the feasibilityon crop planting information extraction of GF wide field viewdata.And explore the method to improve the accuracy.The results showed that,sub\|regionpretreatmentcan reduce the adverse effects of crop spatial distribution on the extraction of the planting area.The overall accuracy of winter wheat was 97%,the Kappa coefficient was 0.93;the overall accuracy of rape was 96%,the Kappa coefficient was 0.84.Research shows thatdomestic GF\|1 WFV images can be applied to the crop planting informationextraction,and toprovide an important reference and decision support for adjusting crop spatial and optimizing management of gain producing areas.     

基于高分辨遥感数据的胡杨与柽柳树冠提取

胡杨、柽柳是干旱荒漠区生境的指示种,其树冠提取是荒漠生境遥感定量监测的基础。以塔里木河下游胡杨、柽柳为研究对象,基于QuickBird数据,使用光谱单数据源SVM、光谱结合纹理SVM、面向对象分类和最大似然分类法提取树冠。结果表明:1光谱结合纹理SVM比光谱单源SVM分类精度高9.65%,冠幅估测精度高7.18%,表明高分辨影像上纹理是提高分类精度的重要因素;2面向对象分类法精度最高,分类总体精度86.47%,较光谱单源SVM提高15.67%,较光谱结合纹理SVM提高6.02%,较最大似然法提高22.58%,其冠幅估测精度达87.45%。它兼顾面向对象影像分割与支持向量机方法优点,有效利用分割对象光谱、纹理和空间等信息,较好地解决了其他方法"同物异谱、异物同谱"造成提取树冠破碎的问题,使树冠提取具有较好的稳定性和较高精度。     

基于面向对象分类的土地利用信息提取及其时空变化研究

基于面向对象的影像分类技术与土地利用变化模型,选取处于剧烈变化环境下的东江流域为研究对象,对其1980~2008年的土地利用变化特征进行了研究。结果表明:(1)面向对象的遥感分类方法在SPOT5高分辨率遥感影像分类中具有较高的精度(总体精度达87.7%),可以有效避免"椒盐现象"发生;(2)1980~2008年东江流域的土地利用方式和空间格局发生了显著变化。耕地面积急剧减少了2 854.4km2,流失的耕地主要转化为了林地、城镇建设用地;园地面积减少了667km2,流失的园地主要转化为了林地;林地面积增加了1 988.7km2,呈波动变化;草地面积比由4.9%缩减为2.0%;水域面积先减少后增加;城镇用地呈快速增长趋势,年增长率高达186.23%。加强耕地保护和适度限制城镇用地增长对区域可持续发展至关重要。     

Effects of Different Spatial Resolution of Remote SensingImages on Estimation Accuracy of Urban Building Height

In this study,the remote sensing images of WorldView-2,GF-2,and GF-1,which cover Xiamen Software Park,were selected for study.A building and shadow extraction process suitable for different images was constructed,which applied object\|oriented approach and morphology ideas combined with spectral,shadow and shape constraints.Subsequently,the building heights of three different spatial resolutions of 0.5 m,1 m and 2 m were estimated by using the shadow length estimation method.Finally,the influence of image spatial resolution on building extraction accuracy and building height estimation accuracy was evaluated quantitatively.The main conclusions are as follows：(1) The improved building and shadow extraction process achieves higher extraction accuracy,but accuracy decreases slightly with the decrease of spatial resolution of images;(2) With the decrease of spatial resolution,the accuracy of building height estimation decreases gradually,but it does not show linear relationship.At the resolution increases from 1m to 0.5 m,the accuracy of building height estimation increases faster than the resolution increases from 2 m to 1 m;(3) GF-1 is more suitable for height estimation of high\|rise buildings and GF-2 is suitable for middle and high rise buildings,while WorldView\|2 has higher estimation accuracy for building height in different height ranges.     

基于面向对象技术的鄱阳湖湿地地物分类研究

使用RadarsatＧ２全极化雷达数据,基于面向对象技术对图像进行分割,分析各类地物的散射特征,并对分割对象进行特征提取,依此设计各类地物的提取因子并对鄱阳湖湿地进行地物信息提取,最后利用实地采样数据和同期的高分一号影像数据对分类结果进行验证.研究表明:采用面向对象技术并结合地物散射特征设计的提取因子,可以有效克服雷达图像分类中常见的斑点现象,提高湿地分类精度.     

基于影像融合和面向对象技术的植被信息提取研究

高分辨率影像具有丰富的光谱信息和空间信息。采用不同的图像融合技术融合GeoEye影像全色波段和多光谱波段,用建立的参考多边形和对应多边形残差法评价分割质量,以确定研究区各地物类型的最优分割参数组合,选择目标地物分类特征,建立分类规则,在此基础上实现研究区内不同地物类型的面向对象信息提取。结果表明:Gram-Schmidt(GS)融合法具有最优的融合效果,所选特征能够很好地实现目标地物信息提取,并且具有明确的地学意义,面向对象信息提取总体精度达到90.3%,Kappa系数为0.86,该研究为高精度植被信息的提取提供了有效的方法。     

基于形态学建筑物指数的城市建筑物提取及其高度估算

通过引入高分辨率影像的形态学建筑物指数和阴影指数,并结合面向对象的地物信息提取思想,准确地提取出城市建筑物及其阴影,进而实现了城市建筑物的高度估算。首先,利用形态学建筑物指数的多方向多尺度特征,将建筑物与邻近光谱相似的道路目标进行分离;其次,采用双阈值策略提取建筑物与相应的阴影,进一步提高了建筑物的提取精度;最后,根据成像时刻卫星和太阳的高度角、方位角,建立建筑物阴影长度与建筑物高度的估算模型。试验利用厦门市思明区软件园资源三号(ZY\|3)数据进行城市建筑物提取及其高度估算,证实该方法能够较准确地估算出建筑物的高度信息,并且比基于SVM的监督分类方法具有更高的建筑物提取精度,建筑物高度估算的中误差可达±1 m。     

顾及面积和位置差异的高分遥感影像分割质量评价方法

高分遥感影像分割质量对面向对象分类精度有着重要的影响,良好的影像分割质量有利于得到较高的分类精度。对高分遥感影像分割质量进行评价,从而找到最优的分割结果就显得十分重要。通过对比参考对象和分割对象之间的面积和位置差异,提出了一种新的高分遥感影像分割质量评价方法。将该评价方法应用于GeoEye-1高分遥感影像分割质量评价,试验结果表明:该评价方法能客观地评价影像分割质量,所得到的最优分割结果与参考对象边界匹配程度高,有利于影像后续的分类。     

基于遥感影像的军事阵地动态监测技术研究

针对部队快速机动作战的军事要求,提出基于高分辨率遥感影像的军用阵地动态监测方法。借助面向对象的多尺度分割技术将阵地影像分割为同质对象,以提取各个对象的特征;针对监督分类和非监督分类的弊端,提出通过一定的先验知识制定分类规则的方法对遥感影像进行地物识别,在此基础上定性和定量地输出变化检测结果。实验结果表明:利用基于对象影像分析方法具有较高的识别精度,能够有效监测军事阵地变化。     

Object-oriented Detection of Landslides based on the Spectral，Spatial and Morphometric Properties of Landslides

Earthquakes in mountain area often induce hundreds of thousands of landslides resulting in destructive casualties and economic damage.It is urgent needed to rapidly detect the extent areas of the landslides.With the advent of very high resolution satellite remote sensing,the application of the object\|oriented classification method in this area have significant advantage comparing to those of visual interpretation and pixel\|based methods.However,the study of object\|oriented landslide detection is relatively few,and the study usually has a small study area.The method of object\|oriented rapid identification of landslides based on the spectral,spatial and morphometric properties of landslides and a 2.5m SPOT5 multi\|spectral image is proposed in this paper and is applied in a relatively large study area.The normalized difference vegetation index (NDVI) threshold was set to remove vegetation objects and obtain landslide candidates.Then,the spectral characteristics,texture,terrain features and context of the image were used to build indicators to gradually separate the landslide from false positives.The small scale chessboard segmentation was conducted to further eliminate vegetation objects and get the landslide objects.The object\|oriented detection results show that the adopted method can recognize about 95% of the landslides in the study area.When considering the landslide excessive detection and omissions,the landslide detection quality percentage of the proposed method is 74.04%.Hence,the method proposed in the article can help to rapid assess landslide disasters caused by earthquakes or heavy rainfalls,providing a reference for post\|disaster emergency relief and reconstruction work.     

面向对象滑坡信息提取中DEM空间分辨率影响分析

数字高程模型(DEM)是识别滑坡的重要特征,而在实际应用中通常难以获取研究区的高分辨率DEM数据。为分析DEM分辨率对滑坡提取的影响并确定满足应用的分辨率要求,将原始10 m分辨率DEM重采样为空间分辨率不同的15、20、30、50、75与100 m,采用DEM及其衍生数据辅助高分遥感影像的面向对象滑坡信息提取方法进行实验。实验结果表明:当DEM分辨率小于30 m时,对面积大于5 000 m²的滑坡能得到较好的识别和分类;大于30 m时虽难以区分出滑坡类型,但通过调整部分规则参数仍能实现对滑坡的监测。该研究对于准确提取滑坡信息所需DEM产品的选择具有一定的指导意义和参考价值。     

面向对象的黑河下游河岸林植被覆盖信息分类!

地表植被覆盖是描述区域生态系统的基础数据,也是全球及区域陆面过程、生态与水文众多模型中所需的重要地表参数。对于黑河下游额济纳绿洲,以Landsat 30m分辨率为主的遥感影像难以真实提取下游绿洲河岸林植被覆盖信息,而高分辨率影像目标地物轮廓清晰、空间细节信息丰富,有利于干旱背景下景观破碎、异质性强的植被覆盖信息分类。基于黑河下游额济纳绿洲QuickBird影像,通过面向对象的分类方法提取耕地、胡杨、柽柳、草地和裸地等主要植被覆盖类型,分类总体精度和Kappa系数分别为84.71%和0.7986。结果表明:利用面向对象分类方法对高分辨率影像进行植被覆盖信息分类,分类结果较好,能够满足精度要求。     

基于高分辨率遥感影像的不透水面信息提取方法研究

不透水面是城市地区的典型特征,它与城市总用地面积的比值--不透水率作为一个重要的城市生态指数常出现于城市水文、水质、面源污染以及城市植被制图等研究中。利用高分辨率遥感影像提取不透水面不仅可获得较高精度的不透水面信息,而且可为中低分辨率遥感影像的不透水面提取提供样本训练区并检验其提取精度。本文利用南京IKONOS影像,采用面向对象分类方法提取不透水面信息,初步解决了阴影归类和遮盖不透水面的植被剔除等问题,提高了不透水面信息提取精度。     

面向对象的高分辨率遥感影像数据的道路提取流程——地理国情普查数据的自动提取

为了提高地理国情普查数据生产的自动化程度,针对高分辨率遥感影像的特征,以道路为例,基于面向对象的思想构建了一套通用性较高的数据提取方法流程,并以北京门头沟、河南郑州市作为实验区,证实自动提取规则的有效性。研究结果表明,郊区道路的自动化提取精度比城区道路更高;大比例尺基础数据的引入,可屏蔽掉缓冲区外非道路要素的干扰,提高分类精度。